【文章內(nèi)容簡介】 對賽車速度的控制采用的是 bangbang 控制 ,因此在賽車的行駛的過程中始終存在較大的電流波動(dòng)。而主電機(jī)和單片機(jī)都是由單獨(dú)電池供電 ,若在主電機(jī)電源和單片機(jī)電源系統(tǒng)之間不加任何隔離措施 ,有可能導(dǎo) 致在賽車行駛的過程中單片機(jī)復(fù)位 ,這是絕對不允許的。所以在主電機(jī)電源和單片機(jī)電源系統(tǒng)之間加了一極π型濾波器。電路圖如圖 所示。 圖 單片機(jī)電源和電機(jī)電源分離 單片機(jī)供電電路 單片機(jī)電源模塊我們選用 TPS76850QD和 LT1117芯片 ,輸入電壓用電池電壓通過 TPS76850QD 先穩(wěn)到 5V 再通過 LT1117 穩(wěn)壓到 ,最后給單片機(jī)供電。 其典型應(yīng)用電路圖如圖 圖 單片機(jī)電源電路 攝像頭供電電路 CMOS 的工作電 壓為 5V,所以單獨(dú)采用一塊 TPS76850QD 給 CMOS 供電。 圖 CMOS 電源電路 傳感器模塊 攝像頭的選擇 目前市面上常見的攝像頭主要有CCD 和 CMOS 兩種 :CCD 攝像頭具有對比度高、動(dòng)態(tài)特性好的優(yōu)點(diǎn) ,但需要工作在12V 電壓下 ,對于整個(gè)系統(tǒng)來說過于耗電 ,且圖像穩(wěn)定性不高 。CMOS 攝像頭體積小 ,耗電量小 ,圖像穩(wěn)定性較高。因此 ,經(jīng)過實(shí)驗(yàn)論證之后我們決定采用 CMOS 攝像頭。 對于 CMOS 攝像頭分為數(shù)字和模擬兩種。其中數(shù)字?jǐn)z像頭 OV7620 可以直接輸出 8 路數(shù) 字圖像信號 ,使主板硬件電路的簡化成為可能 ,且能夠達(dá)到 60 幀 /S的幀速率 ,只需要對其內(nèi)部寄存器進(jìn)行適當(dāng)設(shè)置 ,因此 ,最終我們選擇了 CMOS 數(shù)字圖像傳感器的方案。 編碼器測速模塊 光電編碼器是一種通過光電轉(zhuǎn)換將輸出軸上的機(jī)械幾何位移量轉(zhuǎn)換成脈沖或數(shù)字量的傳感器 , 這也是目前應(yīng)用最多的測速傳感器之一。其獲取信息準(zhǔn)確、精度高、應(yīng)用簡單。 采用增量式 1024 線光電編碼器 ,其供電電壓為 5V,輸出為小幅值的正弦信號。為了將此信號放大整形 ,設(shè)計(jì)了信號調(diào)理電路 ,其基本原理是使用一個(gè)運(yùn)放做成比較器電路 ,調(diào)節(jié)參考電壓 ,使輸出變?yōu)?0/5V 的方波信號 ,送入單片機(jī)進(jìn)行運(yùn)算。 主控模塊 MCU 最小系統(tǒng)包括濾波電路 ,晶振模塊 ,主控芯片為 MK60DN512ZLV10。 K60,32 位微控制器系列針對一系列成本敏感型汽車車身電子應(yīng)用進(jìn)行了優(yōu)化。 K60 產(chǎn)品滿足了用戶對設(shè)計(jì)靈活性和平臺兼容性的需求 ,并在一系列汽車電子平臺上實(shí)現(xiàn)了可升級性、硬件和軟件可重用性、以及兼容性。 緊湊的封裝使得這些器件適于空間受限應(yīng)用 ,如小型執(zhí)行器、傳感器模塊和轉(zhuǎn)向柱集成模塊。 電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊 驅(qū)動(dòng)單元是控制系統(tǒng)的重要組成 部分 ,驅(qū)動(dòng)電路經(jīng)過改進(jìn) ,最終選取BTN7971B 作為驅(qū)動(dòng)芯片 ,其電路結(jié)構(gòu)簡單 ,負(fù)載能力強(qiáng) ,為賽車的加速和制動(dòng)性能以及上限速度得到了很大程度的提高。電路如圖 所示。 圖 H 橋控制電路 軟件設(shè)計(jì) 系統(tǒng)硬件位于底層 ,是整個(gè)系統(tǒng)的基礎(chǔ) ,系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu)則根據(jù)硬件和控制需求來制定。系統(tǒng)的基本軟件流程為 :首先 ,對各功能模塊和控制參數(shù)進(jìn)行初始化。然后 ,通過圖像采集模塊獲取前方賽道的圖像數(shù)據(jù) ,同時(shí)通過速度傳感器模塊獲取賽車的速度。根據(jù)采集到的賽道信息 ,采用 PD 對舵機(jī)進(jìn)行反饋控制。另外根據(jù)檢測到的速度 ,結(jié)合速度控制策略 ,對賽車速度不斷進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整 ,使賽車在符合比賽規(guī)則的前提下 ,沿賽道快速行駛。 黑線的提取和圖像中心的計(jì)算 原始圖像的特點(diǎn)及校正 在單片機(jī)采集圖像信號后需要對其進(jìn)行處理以提取主要的賽道信息 ,同時(shí) ,由于起點(diǎn)線的存在 ,光線、雜點(diǎn)、賽道連接處以及賽道外雜物的干擾 ,圖像效果會(huì)大打折扣。因此 ,在軟件上必須排除干擾因素 ,對賽道進(jìn)行有效識別 ,并提供盡可能多的賽道信息供決策使用。 因?yàn)?CMOS 圖像傳感器所掃描到的圖像是一幅發(fā)射式的圖像 ,產(chǎn)生了嚴(yán)重的畸變 ,如果不 進(jìn)行校正 ,那么掃描到的數(shù)據(jù)的正確性將無法保證 ,那么對于道路形狀的判定將會(huì)不準(zhǔn)確 ,造成賽車判斷失誤 ,走的不是最優(yōu)路徑 ,嚴(yán)重時(shí)甚至沖出軌道。因此 ,在進(jìn)行賽車方向控制時(shí) ,進(jìn)行坐標(biāo)的校正顯得至關(guān)重要。下面對坐標(biāo)校正的方法進(jìn)行具體的介紹。 由于 CMOS 圖像傳感器所掃描到的圖像總是向外擴(kuò)張 ,掃描到的圖像并非為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的長方形 ,在不考慮縱向畸變的情況下可以近似認(rèn)為是一個(gè)梯形 [7],嚴(yán)重影響到了數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性 ,所以我們必須對掃描到的數(shù)據(jù)進(jìn)行校正。我們根據(jù)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn) ,越是靠近 CMOS 圖像傳感器的地方 ,掃 描到的范圍就越窄 ,離 CMOS圖像傳感器距離較遠(yuǎn)的地方 ,掃描到的范圍就越寬 ,因此 ,在相同的情況下 ,如果CMOS 圖像傳感器在最近處和最遠(yuǎn)處采集到黑線的數(shù)字信號距離中心位置均是 30的話 ,事實(shí)上最遠(yuǎn)處偏離中心位置的距離可能比最近處偏離中心位置的距離大很多。按照賽車的安裝方法 ,在掃描到的數(shù)字量相同的情況下 ,在第 40 行處偏離中心位置的距離超過了第 0行偏離中心位置的 4倍還要多 ,故必須進(jìn)行校正 ,校正的方法就是在不同的行乘以一個(gè)不同的系數(shù) ,系數(shù)大小的確定是先進(jìn)行理論粗略的計(jì)算 ,然后再在事物上進(jìn)行校正。 黑線的提取 和中心的計(jì)算 由于智能汽車大賽在第八屆對規(guī)則進(jìn)行了改變 ,其中最為明顯的就是在小S 彎處設(shè)置了長為一米的虛線 ,這就為我們黑線的提取增加了難度。另外由于十字交叉也存在黑線不連續(xù)的特點(diǎn) ,我們在黑線提取的過程中引入一次線性預(yù)測、黑線校驗(yàn)和一次線性插值等方法 ,這樣可以將黑線不連續(xù)的邊界也連接起來。 黑線提取算法的基本思想如下 : Step1:首先確定圖像二值化的灰度級閾值 THRESHOLD。對于左邊界 ,如果左邊兩列灰度值均小于閾值并且右邊一列大于等于閾值 ,則判斷為左邊界 。同理 ,對于右邊界 ,如果右邊兩列小于閾值并 且左邊一列大于等于閾值 ,則判斷為右邊界 。 Step2:從圖像的第 0 行開始遍歷 ,直到連續(xù)三行找到圖像的左右邊界 ,置標(biāo)志變量 beginFlag 為 1。否者如果遍歷到圖像 HEIGHT1 行 ,表明提取失敗 ,退出 。 Step3:當(dāng)找到該行的左右邊界時(shí) ,同時(shí)記錄下前三行已找到的邊界 (可以不連續(xù) ),如果前一行已找到的邊界所在行與當(dāng)前行不相鄰 ,則利用一次線性插值補(bǔ)全未找到邊界的行 。否者 ,搜索下一行的左右邊緣 。 Step4:利用前三行已找的邊界信息 ,進(jìn)行一次線性擬合出直線方程 ,并利用該直線方程預(yù)測改行邊界的位置 col,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)左右設(shè)定一個(gè)余量 e,在[cole,col+e]范圍內(nèi)搜索該行的黑線邊緣 ,當(dāng)搜索到邊緣后 ,進(jìn)行邊緣校驗(yàn) ,濾掉明顯不是邊緣的噪點(diǎn) 。 賽道中心線提取 : 由于智能車大賽在第八屆賽道中心的黑線調(diào)成了賽道兩邊 ,而智能車想要在賽道上平穩(wěn)的行駛 ,不沖出賽道 ,必須知道賽道的中心 ,為此 ,我們利用提取的左右兩邊的黑線坐標(biāo)對賽道的中心進(jìn)行了計(jì)算 ,基本思想如下 : 當(dāng)該行左右黑線均已提取到時(shí) ,則將左右黑線位置的平均值作為中心線的位置 。 當(dāng)只有單邊黑線找到時(shí) ,則根據(jù)找到的邊界平移半個(gè)賽道寬度作為中心線的位置 。 當(dāng)左 (右 )邊界的結(jié)束行小于右 (左 )邊界的開始行時(shí) ,如果按照步驟 (2)來計(jì)算賽道中心線的位置會(huì)出現(xiàn)中心線不連續(xù)的情況。為了解決該問題 ,我們利用前半部分連續(xù)的中心線一次線性預(yù)測下半部分第一行的中心線位置 ,則下半部分的中心線位置以該部分第一行的位置來計(jì)算。 圖 十字交叉 圖 小 S 虛線 方向控制方案 圖 方向控制流程圖 起跑線的判斷 : 全國大學(xué)生智能車競賽規(guī)定 ,智能車必須能夠識別起跑線 ,并在跑完一圈以后能夠自動(dòng)停止在 3米以內(nèi)的賽道中 ,否則在本來的時(shí)間基礎(chǔ)上加上 1秒 ,如果加上 1 秒那必須將速度加大很多才能挽回。然而 ,當(dāng)速度本來就較快時(shí) ,由于智能車本身的結(jié)構(gòu)原因 ,很難再進(jìn)行提速 ,因?yàn)樗俣冗^快可能會(huì)導(dǎo)致翻車等一系列不利現(xiàn)象。因此 ,對于起跑線的精準(zhǔn)識別顯得至關(guān)重要。觀察圖 可知 ,起跑線的顏色從左到右依次為“黑”→“白”→“黑”→“白”→“黑”→“白”→“黑” ,對應(yīng)于微控制器內(nèi)的數(shù)字信號即是 0→ 1→ 0→ 1→ 0→ 1→ 0,因此我們可以利用這個(gè)特征來識別起跑線。即當(dāng)這部分圖像中出現(xiàn)這樣的顏色規(guī)律時(shí)就判定為是起跑線。當(dāng)跑完第二圈 ,第三次檢測到起跑線時(shí) ,表明已經(jīng)完成了比賽 ,要在沖過起 跑線后剎車 ,在三米范圍內(nèi)停車。 分類進(jìn)行方向控制算法 直道的方向控制算法 對于賽道中的直道 ,是方向控制中最好處理的一種情況 ,因?yàn)橹灰≤嚊]有偏離賽道 ,就可以不進(jìn)行偏轉(zhuǎn) ,而當(dāng)智能車偏離賽道時(shí)也只需要一個(gè)較小的偏轉(zhuǎn) ,讓智能車能緩慢回歸賽道就可以了 ,具體的方法是計(jì)算掃描到黑線的偏離中心線的平均值和黑線的斜率 ,再將這兩